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在中国我们如何收集数据?全球数据收集教程

来源:36数据(ID:dashuju36) 以前都是有小伙伴说想找点数据,自己来试试手,想分析出一些好的东西来。现在我们分享这篇文章给大家,也希望大家可以实现一个小的梦想,数据在这里,分析等你来。 如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料,权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》(1952-1995)和《中国国内生产总值核算历史资料》(1996-2002 如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据,《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是,它们都没有提供电子版,但后者可以在中国资讯行下载。 http://www.stat-usa.gov/ 能源技术数据交换(ETDE)与能源数据收集与交换能源研究与技术的信息,能源文献收藏量为世界第一 http://www.etde.org/ 日本统计 全面收集了全球的数据资源。包括美国、加拿大、拉丁美洲、欧洲、远东地区以及国际组织等。

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数据收集渠道_数据挖掘数据

目前主流视频集如下: 1.Market-1501,用于人员重新识别的数据集,该数据集是在清华大学一家超市门前收集的。总共使用了六台相机,其中包括五台高分辨率相机和一台低分辨率相机。 总体而言,此数据集包含32,668个带注释的1,501个身份的边界框【下载链接】 2.CUHK03,MATLAB数据文件格式,1467个行人,收集自The Chinese University of Hong CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。 【下载链接】 人脸关键点检测 1.csdn的一篇博客,里面收集的有论文和数据集。 COCO数据集:COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。

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    收集和存储数据——数据仓库

    数据产品的工作比较杂,从数据仓库建模,指标体系建立,到数据产品工具的设计,再到偶尔一些数据分析报告的撰写,甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。 其实数据产品从头到尾做的事情就是帮公司收集数据、存储数据、呈现数据、预测数据,拆分到具体的工作中,将会在下面介绍。 收集和存储数据数据仓库 数据仓库是存放收集来的数据的地方,做数据分析现在一般尽量不在业务数据上直接取数,因为对业务数据库的压力太大,影响线上业务的稳定。 1. 数据收集的时间间隔 数据仓库里的数据按照数据收集的时间间隔大致分为两类: 一类是可以进行离线处理的数据,一般包括内部业务数据库及外部数据(比如:爬虫或第三方API);一类是需要实时处理的数据,比如:内部业务日志数据 数据的分层存储 另外数据仓库的数据存储是分层级的,这个架构一方面跟数据拉取方式有关,一方面也是为了对数据进行层级的抽象处理。 ?

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    Flume:流式数据收集利器

    数据生命周期里的第一环就是数据收集收集通常有两种办法,一种是周期性批处理拷贝,一种是流式收集。今天我们就说说流式收集利器Flume怎么使用。 使用flume收集数据保存到多节点 by 尹会生 1 使用flume 收集数据到hdfs 由于工作的需要,领导要求收集公司所有在线服务器节点的文本数据,进行存储分析,从网上做了些比较,发现flume 我这里的传感器数据被统一收集到了nginx中,因此只要实现将nginx数据输出到hdfs就可以完成汇总了,为了便于分析,nginx的数据打印到了一个固定文件名的文件中,每天分割一次。 那么flume一直监视这个文件就可以持续收集数据到hdfs了。通过官方文档发现flume的tail方式很好用,这里就使用了exec类型的source收集数据。 2 收集数据到多个数据源 完成了领导的任务,继续研究下flume的其他强大功能,测试了一下上面提到的数据同时推送到其他节点的功能,使用的方法就是指定多个channel和sink,这里以收集到其他节点存储为文件格式为例

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    ORACLE数据收集

    15291392.html ORACLE 12C R2 RAC 安装配置指南 https://www.cnblogs.com/lkj371/p/15346548.html 状态查询 启动状态 Oracle测试数据库实例名称 是否存在默认的范例数据库账号scott等,可以考虑删除scott账号 1.6.dba权限账户检查 select * from dba_role_privs where granted_role=’DBA ’; 1.7.数据库账户口令加密存储 11g数据里面的账户口令本来就是加密存储的。 prompt =========================== prompt == 7.数据库账户口令加密存储 prompt =========================== prompt 11g版本,数据库层面就是加密的嘛~ prompt ============================= prompt == 8.数据库密码安全性校验函数 prompt =========

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    Logstash收集数据数据神器

    Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地进行存储。 ? logstash 数据以event的方式流转 原始数据进入logstash后在内部流转并不是以原始数据的形式流转,在input处被转换为event,在output event处被转换为目标格式的数据。 Logstash 能够动态地转换和解析数据,不受格式或复杂度的影响: 利用 Grok 从非结构化数据中派生出结构 从 IP 地址破译出地理坐标 将 PII 数据匿名化,完全排除敏感字段 整体处理不受数据源 batcher的作用是批量从queue中取数据(可配置)。 logstash数据流历程 首先有一个输入数据,例如是一个web.log文件,其中每一行都是一条数据。 当batcher达到处理数据的条件(如一定时间或event一定规模)后,batcher会把数据发送到filter中,filter对event数据进行处理后转到output,output就把数据输出到指定的输出位置

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    Hadoop数据收集系统—Flume

    Agent 用于采集数据 数据流产生的地方 通常由source和sink两部分组成 Source用于获取数据,可从文本文件,syslog,HTTP等获取数据; Sink将Source获得的数据进一步传输给后面的 对Agent数据进行汇总,避免产生过多小文件; 避免多个agent连接对Hadoop造成过大压力 ; 中间件,屏蔽agent和hadoop间的异构性。 三种可靠性级别 agentE2ESink[("machine"[,port])] gent收到确认消息才认为数据发送成功,否则重试. agentBESink[("machine"[,port])] 效率最好,agent不写入到本地任何数据,如果在collector 发现处理失败,直接删除消息。 构建基于Flume的数据收集系统 1. Agent和Collector均可以动态配置 2. 可通过命令行或Web界面配置 3.

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    Metagoofil 元数据收集工具

    Metagoofil是一个信息收集工具用于提取目标公司元数据的公共文档(pdf、doc、xls、ppt、docx、pptx、xlsx) 这个工具会搜索谷歌,之后识别并且下载这些数据到本地,之后识别不同的 不得不说,其实我对于theharvester的主要关注点在于它的邮箱收集功能 而对于metagoofil比较关注的是应用程序及其版本信息,有时候这些信息会决定我们整个渗透测试的走向,比如我们在此时发现一个程序存在

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    数据分析实战:kafka+clickhouse数据收集

    数据分析实战:kafka+clickhouse数据收集 简单实例 1. 创建数据库 2. kafka主题映射表 3. 创建数据表 4. 我们考虑使用,kafka作为分析数据收集,各个服务节点只要向kafka发送数据,而无需关心数据的落地。 而后,需要用到clickhouse提供的kafka()表引擎,和物化视图进行落地数据。 简单实例 一个例子,包含kafka表,MergeTree数据表,以及物化视图。 1. 创建数据库 需要创建两个库,kafka库用来映射kafka的主题,product库保存实际的数据。 ,kafka表只是一个数据的中转。 (偏移量变了,而数据为落库)。

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    别想收集学生的大数据

    一年前,数据分析公司InBloom开始监视纽约州公立学校的所有学生。这些学校向该公司提供了覆盖400多个领域的大量数据,包括从考试成绩、特殊教育注册到孩子有没有吃免费午餐的大量个人细节。 今年到目前为止,包括纽约、弗吉尼亚和肯塔基在内的八个州通过立法,限制或禁止将学生数据出售或分享给营销公司或第三方机构;此外还有十多个州有类似的立法待决——大数据正感受到一股强劲的抵制力量。 提倡在教育领域应用数据的非营利组织数据质量行动(Data Quality Campaign)总干事艾米·罗格斯塔德(Aimee Rogstad)说,“这种局面是我们从未遇到过的。” 但是该公司却没能说服人们相信它对数据进行了充分保护。 在宣布公司关门当天举行的一次产业研讨会上,他说,“我们往往对隐私抱有过分的戒心,没有足够主动和积极地去追求数据所能带来的益处。我们对个性化学习或者数据驱动型教学是有信心的。

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    DataTalk:收集有用的数据问题

    因此,我们希望能将数据群聊中的有趣、有料、有价值的内容截取出来,以一种更永久的方式收集汇总,最终展现给大家。 0x01 DataTalk 是干什么的? 这就是 DataTalk 了,我们希望 DataTalk 能够记载我们这批数据人在日常交流中迸射出来的灵感、激烈讨论的技术以及来之不易的产品思考。 0x02 DataTalk 的主题有哪些 我们将 DataTalk 的讨论范围大致定为如下几个模块:数据开发、数据仓库、数据分析、数据挖掘、数据产品和数据可视化。 也就是说,居士我们希望凡是和数据相关的方方面面都包括进来。 当然前期是以数据开发、数据仓库和数据挖掘为主。后续随着学习范围的扩充,逐渐扩大范围。 0xFF 总结 DataTalk 从本质上来讲是讲大家平时讨论的问题收集和整理出来。 为什么要这样做?

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    Jvm数据区域与垃圾收集

    目录 目录 前言 自动内存管理机制 运行时数据区域 内存分配 虚拟机上对象的创建过程 创建的对象都包括了哪些信息? 对象内存的分配机制 垃圾收集 对哪些内存进行回收? 运行时数据区域 JVM在执行java代码的时候,会将系统分配给他的内存划分为几个区域,来方便管理.比较经典的运行时数据区域图如下: ? 因为这一区域存放的内容,垃圾收集的效率是比较低的(常量,静态变量等较少需要被回收),所以当数据进入此区域,就好像永久存在了一下. 实例数据: 这块的数据就是我们在代码中定义的那些字段等等. 对齐填充: 这块数据并不是必然存在的,当对象实例数据不是8字节的整数倍的时候,用空白字符对齐一下. 对象直接进入老年代 对象(虚拟机提供了参数:-XX:PretenureSizeThreshold来调整对象的阈值)会直接分配在老年代.由于新生代使用复制的垃圾收集算法,如果将对象分配到新生代,可能会造成在两个

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    主机、数据库日志收集

    Current Version:V1.0.0 Latest Version:主机、数据库日志收集 Create Time:2016-04-08 Update Time:2016-04-08 15:24 一、主机系统日志收集: Linux AIX HP-UX Solaris Windows 二、数据库告警日志收集: Oracle 一、主机系统日志收集: 创建主机日志收集目录: --Unix/Linux 条日志输出到linux1000.log文件中: # tail -1000 /var/log/messages > /var/collect/OS/linux1000.log AIX AIX系统日志文件收集 二、数据库告警日志收集: Oracle 告警日志检查: 10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log 11g告警日志默认所在路径

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    Adobe Analytics的数据收集CNAME

    只能以第三方身份运行,写cookie到www.12345.com 如果设置的CNAME,那么www.12345.com可以以第一方身份运行,写cookie到www.ichdata.com 其实就是配置了数据收集服务器 Adobe Analytics默认收集数据的服务器是2o7.net和omtrdc.net ,由于某些安全原因,这两个域名可能会被列为跟踪的类型并被屏蔽。 什么情况下使用 如果你只有一个网站的,可以不需要设置CNAME,直接使用默认的数据收集主机名( omtrdc.net 或 2o7.net )即可,访客 ID 服务会使用 JavaScript 直接在当前网站的域上设置访客 如果有多个网站向同一个报表包发送数据的,建议使用CNAME,通过appendVisitorIDsTo实现跨域跟踪。

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    通过流式数据集成实现数据价值(3)- 实时持续数据收集

    但是,对于实时系统,必须能够对当前写入的文件(打开的文件)执行实时数据收集。 从文件系统收集数据 收集实时文件数据需要一套算法来检测文件/目录/节点的变化: 理解基础文件格式的内容,以便能够解析文件记录 维护位置偏移,以反映后续收集的当前EOF(文件结束)标记 识别破损/部分记录 支持使用静态和动态记录分隔符进行数据解析。 支持在文件和目录级别使用通配符进行数据收集。 当文件按顺序排列并翻转到基本顺序时,支持数据收集。 管理打开文件描述符的数量。 由于异构集成和来自任何企业(或云系统)的数据收集是流式数据集成的重要部分,因此您需要考虑所有这些不同类型的消息传递系统。鉴于大多数此类系统每秒可处理数万至数百万条消息,因此连续收集的可伸缩性是关键。 主题更适合数据收集,因为它们可以有多个订阅者。但是,重要的是这些用户必须持久。这意味着消息将一直保留到每个订户都收到为止。否则它们将被丢弃。 收集JMS数据的最大问题是恢复。

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    【陆勤阅读】怎样收集智能数据

    然而这所有一切的罪魁祸首也许就是——大数据。 每个人都听到许多有关大数据的东西。不论是通过文章、博客还是会议,它几乎已经令人作呕。但是却真没有所谓的大数据。 这是一个拥有大量数据可以利用的公司,却不能做出正确的判断。 智能数据的5个问题框架 现在我们比以往任何时候都能获得更多数据。好消息是数据提供了通往大量洞察力的途径。 如果你能利用数据比你的竞争对手更高效更快地回答那些问题,你就能赢。你必须看出数据在告诉你什么,这真的会带给你更多需要回答的问题。 为了回答这些附加的问题,你需要钻研大量不同的数据来源。而且为了操纵、探索和维持所有这些数据,你需要投资一个基础设施,它能给你提供最有效利用这些数据的技术和资源。 ? 如果你可以收集智能数据,而不是大数据,并使其可用,你将在竞争中脱颖而出。我并不是说管理数据就很容易——这是不同的。但是困难也是好事。

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    Jenkins+InfluxDB+Grafana 收集构建数据

    2.Jenkins安装插件、配置数据库地址、编写Pipeline、自定义数据。 3.InfluxDB创建数据库、创建用户。 4.Grafana建立统一的度量模板,使用变量替换固定的项目名称。 1.准备工作 1.1 创建数据库 CREATE DATABASE jenkins CREATE USER "jenkins" WITH PASSWORD 'root123' WITH ALL PRIVILEGES measurementName: 'jenkins_data', replaceDashWithUnderscore: false, ]) */ 1.4 构建测试 查看Influxdb数据

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    性能计数器数据收集服务

    本文演示了一个Windows服务收集性能计数器的数据,将性能计数器数据写入数据库。Windows服务中调用WebAPI服务中。 数据收集服务在启动的时候根据service_counters 表创建 System.Diagnostics.PerformanceCounter class 的实例列表。 服务每隔一段时间收集一次性能计数器数据并把它存储到service_counter_snapshots 表。 } 26: return snapshots; 27: } 28: } 29: } 2、监控服务,也就是数据收集代理程序 3、使用方法 使用很简单,首先定义我们要收集数据 insert into services values ('notepad', 'notepad process test'); insert into

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